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¿Qué porcentaje de vacunados sufre algún efecto secundario?

Un estudio publicado en Lancet Infectious Diseases afirma que una de cada cuatro personas experimenta efectos secundarios sistémicos leves y de corta duración luego de recibir la vacuna de Pfizer o AstraZeneca.

Los síntomas más comunes son dolor de cabeza, fatiga y sensibilidad. La mayoría de los efectos secundarios alcanzó su punto máximo dentro de las primeras 24 horas luego de la vacunación y, por lo general, duraron entre uno y dos días.

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Este trabajo es el primero a gran escala que compara estas vacunas e investiga la prevalencia de los efectos secundarios leves del programa de vacunación que se lleva a cabo en el Reino Unido.

Los efectos sistémicos, es decir, aquellos que excluyen el lugar de la inyección, incluyeron dolor de cabeza, fatiga, escalofríos, temblores, diarrea, fiebre, artralgia, mialgia y náuseas.

Vacuna
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

En tanto, los efectos secundarios locales —en el lugar de la inyección en el brazo—, incluyeron dolor, hinchazón, sensibilidad, enrojecimiento, picor, calor e inflamación de las glándulas axilares.

De esta manera, las conclusiones más importantes del estudio serían:

  • De las personas vacunadas, 4 por ciento indicó sufrir uno o más efectos secundarios sistémicos (se excluye la zona donde se produjo la inyección), mientras que 66.2 por ciento informó uno o más efectos secundarios locales (en el lugar de la inyección).
  • El 13.5 por ciento de los participantes declararon efectos secundarios después de su primera dosis de Pfizer, 22 por ciento después de la segunda dosis de la misma vacuna y 33.7 por ciento luego de la primera dosis de AstraZeneca.
  • El efecto secundario sistémico más comunicado fue el dolor de cabeza: 7.8 por ciento de las personas declararon sufrir cefalea después de la primera dosis de Pfizer y 13.2 por ciento luego de la segunda dosis. De los vacunados con AstraZeneca, 22.8 por ciento de las personas que recibieron la primera dosis de la vacuna declararon tener dolor de cabeza.
  • El segundo efecto secundario sistémico más notificado fue la fatiga: 8.4 y 14.4 por ciento de los participantes informaron fatiga después de la primera y la segunda dosis de la vacuna de Pfizer, respectivamente; 21.1 por ciento informó fatiga después de su primera dosis de la vacuna de AstraZeneca.
  • El efecto secundario local más común fue la sensibilidad: 57.2 y 50.9 por ciento después de la primera y segunda dosis de la vacuna de Pfizer, y 49.3 por ciento luego de la primera dosis de la vacuna de AstraZeneca.

Es importante destacar que esta investigación identifica que los efectos secundarios fueron más comunes entre las mujeres y los menores de 55 años.

Felipe Sasso
Ex escritor de Digital Trends en Español
Felipe Sasso es periodista y escritor. Desde temprana edad manifestó una importante inquietud hacia la escritura y las…
Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos
AirPods

Es oficial: Apple ha obtenido la autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) para comercializar sus auriculares inalámbricos AirPods Pro 2 como audífonos de venta libre. La evolución de estos dispositivos de audio personales a audífonos completos podría tener grandes ramificaciones para el incipiente mercado de audífonos de venta libre y la voluntad de las personas de adoptar estos dispositivos.

En su evento de lanzamiento del iPhone 16 en septiembre, Apple anunció que sus auriculares inalámbricos insignia existentes obtendrán varias funciones nuevas de salud auditiva a finales de este otoño.

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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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